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Embeddings

Endpoints

Embeddings

Genera embeddings vectoriales con POST /embeddings para búsqueda semántica, agrupación y RAG, con el mismo formato que la API de OpenAI.

Pruébalo en el playground

Convierte texto en vectores para búsqueda semántica, agrupación, deduplicación y generación aumentada por recuperación (RAG). El endpoint tiene el mismo formato que POST /embeddings de OpenAI, así que client.embeddings.create(...) funciona sin cambios.

POST https://api14.com/api/v1/embeddings

Petición

ParámetroTipoObligatorioDescripción
modelstringsíUn id de modelo de embeddings, p. ej. openai/text-embedding-3-small.
inputstring o string[]síTexto del que se calculará el embedding. Pasa un array para procesar varias entradas en una sola petición.
dimensionsintegernoTamaño del vector de salida, para modelos que admiten reducirlo (p. ej. text-embedding-3-*).
encoding_formatstringnofloat (por defecto) o base64.
userstringnoTu propio id de usuario final, que se transmite al proveedor.
providerobjectnoPreferencias de enrutamiento de proveedores. Consulta Enrutamiento de proveedores.

Ejemplo

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.embeddings.create({
  "model": "openai/text-embedding-3-small",
  "input": [
    "The quick brown fox",
    "Lorem ipsum"
  ]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));

Respuesta

{
  "object": "list",
  "data": [
    { "object": "embedding", "index": 0, "embedding": [0.0023, -0.0091, 0.0154, "..."] }
  ],
  "model": "openai/text-embedding-3-small",
  "usage": { "prompt_tokens": 8, "total_tokens": 8, "cost": 0.00000016 }
}

data[i].index coincide con la posición de la entrada en tu array input.

Elegir un modelo

Lista los modelos de embeddings con sus precios, sin necesidad de clave de API:

curl https://api14.com/api/v1/embeddings/models
# o, con categorías y nuestros precios:
curl "https://api14.com/api/v1/models?category=embeddings"

Los vectores de modelos distintos no son comparables. Guarda el id del modelo junto a cada vector y vuelve a calcular los embeddings de tu corpus cuando cambies de modelo.

Precios

Los embeddings se facturan por token de entrada al precio indicado del modelo, mostrado como "$ / 1M tokens". El coste de cada petición se devuelve en usage.cost (USD) y se descuenta de tu saldo. Consulta Precios y facturación.

Consejos

  • Agrupa las entradas: una petición con 100 cadenas es más rápida y cuenta como una sola petición para tu límite de tasa.
  • Mantén cada entrada por debajo de la longitud de contexto del modelo; el texto más largo se rechaza en el proveedor.
  • Normaliza los vectores (la mayoría de los modelos ya devuelven longitud unitaria) y usa la similitud del coseno.

Errores

EstadoCódigoCuándo
400model_required / invalid_jsonFalta model o el cuerpo no es un objeto JSON.
401invalid_api_keyClave ausente o no válida.
402insufficient_balanceTu saldo en USD es $0.
403model_not_allowedLa lista de modelos permitidos de la clave excluye este modelo.
404model_not_foundId de modelo desconocido o desactivado.
429rate_limitedSe superaron las peticiones por minuto.

Lista completa: Errores.